两种预测模型在地下水动态中的比较与应用

• 作者: 张振文 张霞 李占斌 邓彦
• 来源期刊: 生态学报
• 关键词: 地下水动态 洛惠渠灌区 支持向量机 BP神经网络模型
• 年，卷（期）: 2012,（21）
• 页码范围: 6788-6794
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.5846/stxb201110011443

摘要

预测陕西洛惠渠灌区地下水动态变化情况,在综合分析了各种地下水动态研究方法的基础上,提出了基于支持向量机和改进的BP神经网络模型的灌区地下水动态预测方法,并在MATLAB中编制了相应的计算机程序,建立了相应的地下水动态预测模型.以灌区多年实例数据为学习样本和测试样本,比较了两种模型的地下水动态预测优劣性.研究表明,支持向量机模型和BP网络模型在样本训练学习过程中都具较高的模拟精度,而在样本学习阶段,支持向量机的预测精度明显优于BP网络,可以很好的描述地下水动态复杂的耦合关系.支持向量机方法切实可行,更加适合大型灌区地下水动态预测,是对传统地下水动态研究方法的补充与完善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张振文		31	177	8.0	12.0
2	张霞		19	262	9.0	16.0
3	邓彦		11	45	4.0	6.0